KLASTERISASI DATA MINING K-MEANS DENGAN INDEKS DAVIES BOULDIN BERDASARKAN HASIL PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN BIOFARMAKA DI PROVINSI INDONESIA MENGGUNAKAN ARIMA - Dwi Purliantoro; Ivonne Ayesha (Journal of Scientech Research and Development, 2023)
Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan peramalan produksi biofarmaka jenis rimpang di Indonesia, dan klasterisasi hasil peramalan sebagai acuan kebijakan produksi berdasarkan klaster tersebut. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) mengenai produksi tanaman biofarmaka dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2022. Peramalan produksi tanaman biofarmaka yang dianalisis dalam penelitian ini adalah jenis rimpang, terdiri dari 7 tanaman yaitu: jahe, lengkuas, kencur, kunyit, lempuyang, temulawak, dan temuireng. Analisis data menggunakan Klasterisasi K-Means dengan Indeks Davies Bouldin. Hasil menunjukkan bahwa klasterisasi produksi tanaman biofarmaka jenis rimpang dengan metode K-Means berdasarkan nilai Indeks Davies Bouldin (DBI) terkecil, ditemukan 6 (enam) klaster untuk peramalan tahun 2023, 4 (empat) klaster untuk peramalan tahun 2024, dan 3 (tiga) klaster untuk peramalan tahun 2025. Masing-masing tahun peramalan menunjukkan bahwa Provinsi Jawa Timur berada pada klaster tertinggi. Hasil klasterisasi ini dapat menjadi acuan penyusunan program-program baik oleh pemerintah maupun pihak-pihak terkait lainnya dalam rangka meningkatkan produksi dan produktivitas tanaman biofarmaka jenis rimpang di Indonesia.